Retrial Queueing Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Artalejo

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2008-1

价格:1073.00 元

装帧:精装

isbn号码:9783540787242

丛书系列:

图书标签:

• 排队论
• 重试队列
• 性能分析
• 随机过程
• 排队网络
• 数学建模
• 概率论
• 通信网络
• 计算机系统
• 运筹学

深入探索排队论的现代挑战与前沿进展 本书并非聚焦于“复审排队系统”这一特定概念，而是将目光投向了排队论领域那些最令人振奋、最迫切需要解决的当代难题。我们致力于解析那些在现代服务、通信、交通、制造等系统中普遍存在的复杂排队现象，并在此基础上，深入探讨一系列创新性的建模技术、分析方法和优化策略。 在快节奏的数字化时代，服务请求的涌入模式日新月异，用户行为变得愈发难以预测，而资源的配置和调度则需要前所未有的灵活性和效率。传统的排队模型，虽然奠定了排队论的基石，但在面对这些动态变化、高度耦合、以及引入复杂决策机制的现实场景时，往往显得力不从心。因此，本书将首先梳理并批判性地审视现有排队理论的局限性，为读者搭建一个坚实的理论基础，并清晰地指出现有研究中的知识空白和亟待突破的瓶颈。 我们聚焦的核心问题包括但不限于： 1. 异构性与不确定性下的精细化建模： 现实世界中的排队系统鲜少是同质化的。服务器可能拥有不同的处理能力，服务请求的性质可能千差万别，而到达率、服务率等关键参数往往受环境因素影响而呈现复杂的概率分布，甚至存在着突发性的、非线性的变化。本书将深入研究如何构建能够捕捉这些异构性和不确定性的高级排队模型，例如，利用更丰富的随机过程理论（如马尔可夫链、泊松过程的推广、更新理论等），引入情境感知（context-aware）的建模方法，以及探索基于机器学习的参数估计和模型辨识技术。我们将详细阐述如何利用这些模型来准确描述现实系统中资源利用率、等待时间、吞吐量等关键性能指标，并讨论如何在存在信息不完全或噪声的情况下进行稳健的建模。 2. 动态调度与资源优化： 在高度动态的环境中，静态的调度策略已不足以应对挑战。本书将重点研究适用于复杂排队系统的动态调度算法和资源优化技术。这包括但不限于： 优先级与拥塞控制： 如何设计有效的优先级机制以平衡不同类型顾客的服务需求？如何通过拥塞控制策略来防止系统崩溃，并确保关键服务的可靠性？我们将探讨诸如先进先出（FIFO）、最短作业优先（SJF）、最少剩余时间（SRT）等经典策略的变种，以及在动态环境下如何自适应地调整优先级。 弹性资源分配： 在云计算、按需服务等场景下，如何实现资源的动态伸缩和高效分配？本书将深入研究基于实时观测和预测的资源分配算法，以及如何利用容量规划和负载均衡技术来最大化系统效率并最小化成本。 协同与分布式调度： 在涉及多个相互协作的排队节点时，如何进行全局最优的调度？我们将探讨分布式调度算法，研究节点间的通信、协调机制，以及如何避免局部最优导致整体性能下降。 强化学习在调度中的应用： 随着人工智能的发展，强化学习为解决复杂的动态调度问题提供了强大的新工具。本书将详细介绍如何将强化学习算法应用于排队系统的调度优化，包括状态空间的设计、奖励函数的设计、以及不同强化学习算法（如Q-learning, Deep Q-Networks, Actor-Critic等）在排队场景下的实践。 3. 性能评估与分析的深化： 除了构建模型，准确地评估和分析系统的性能至关重要。本书将拓展传统的分析方法，涵盖： 数值分析与仿真实践： 对于无法获得解析解的复杂系统，数值分析和仿真技术是不可或缺的工具。我们将详细介绍如何设计高效的离散事件仿真（DES）框架，如何进行实验设计、数据采集与分析，以及如何利用仿真结果来验证理论模型和评估不同策略的有效性。 渐近分析与近似方法： 在某些极端情况下（如系统规模非常大、到达率极高），渐近分析能够提供宝贵的洞察。本书将介绍渐近分析的技术，以及如何利用各种近似方法来简化复杂模型的分析，从而获得可操作的结果。 队列网络分析： 现实中的许多系统可以被抽象为相互连接的队列网络。我们将深入研究如何分析多类顾客在多节点队列网络中的行为，以及如何评估整个网络的性能瓶颈。 4. 前沿应用领域的探索： 本书旨在提供一个理论框架，并展示其在各个前沿领域的广泛应用。我们将选取若干典型案例进行深入剖析，例如： 通信网络中的数据包调度与拥塞管理： 分析5G/6G网络中海量连接和多样化业务带来的排队挑战。 金融市场中的交易订单处理与流动性管理： 揭示高频交易和算法交易如何影响交易系统的排队行为。 医疗保健系统中的患者分流与资源调度： 探讨如何优化急诊、手术室等关键资源的分配，以提高患者救治效率。 智能交通系统中的车辆流量控制与信号配时： 分析如何通过智能调度来缓解交通拥堵。 电子商务与物流配送中的订单处理与路径优化： 揭示高效的排队管理对提升用户体验和运营效率的关键作用。 本书的读者对象包括但不限于：对排队论有浓厚兴趣的研究生、博士后学者、以及在相关领域工作的工程师和数据科学家。本书要求读者具备一定的概率论、随机过程、运筹学基础。通过系统性的学习，读者将能够深入理解现代排队系统所面临的挑战，掌握分析和解决这些问题的先进工具和方法，并能够将所学知识灵活应用于解决实际工程问题，推动相关领域的技术进步。我们相信，本书将为读者提供一个全面、深入且富有启发性的学习体验，助力其在排队论的广阔天地中探索前沿，创造价值。

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好的，这是一份以读者口吻撰写的、对一本名为《Retrial Queueing Systems》的图书的五段评价，每段风格和侧重点都力求不同： 这本关于排队论的著作，我花了相当长的时间才啃完，坦白说，它绝非轻松的读物。首先吸引我的是它对经典M/M/1模型的深入探讨，但随后作者的笔锋立刻转向了更复杂、更贴近现实的场景，特别是那种系统在处理请求失败后需要“重试”的机制。书中对不同重试策略——比如固定延迟重试、指数重试以及状态依赖重试——的数学建模和性能分析达到了令人惊叹的细致程度。我特别欣赏作者在推导稳态解时的严谨性，每一个步骤都清晰可见，这对于一个想真正理解背后原理的研究人员来说，无疑是极大的福音。然而，对于初学者来说，前几章可能就构成了不小的门槛，大量的拉普拉斯变换和Z变换公式在后面章节中层出不穷，如果你不是数学基础非常扎实的读者，可能会感到有些吃力。不过，如果你能坚持下来，你会发现作者对系统吞吐量、平均等待时间和重试次数分布的洞察力，是其他泛泛而谈的教材无法比拟的。它更像是一本为专业人士准备的工具书，而非入门导览。

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我是在一次工业界的性能优化项目中接触到这本书的。当时我们遇到了一个通信网络中请求超时重发导致拥塞加剧的问题，手头现有的文献资料都无法提供精确的分析工具。翻开这本书后，我立刻被它对“有界重试次数”系统的章节所吸引。作者不仅给出了理论模型，更令人称道的是，他展示了如何利用这些模型来量化重试机制对系统整体稳定性的影响。书中对有限容量和无限容量系统下重试行为的对比分析尤其精彩，它清晰地揭示了在资源受限环境下，过多的重试策略是如何从“恢复机制”异化为“雪崩诱因”的。虽然书中的图表和数值模拟部分相对较少，主要侧重于解析解，但我发现，正是这种纯粹的数学推导，为我们设计更优化的流量控制策略提供了最坚实的基础。可以说，这本书为我解决实际工程难题提供了精确的“手术刀”，而非模糊的“榔头”。

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读完这本书，我最大的感受是它成功地将一个看似小众的研究方向——带有重试机制的排队系统——提升到了一个足够严谨和系统的理论高度。它不仅仅是罗列公式，而是深入探讨了不同重试策略背后的逻辑权衡：效率与公平、响应时间与系统负载之间的微妙平衡。书中对于“最佳重试率”的探讨，结合了经济学和控制论的视角，让我耳目一新。它强迫读者跳出传统的“排队论”思维定式，去思考“请求发起方”的行为对“服务系统”的反馈影响。尽管封面设计和排版略显陈旧，内容上的卓越性完全弥补了外观上的不足。这是一本值得在你的书架上占据重要位置的专著，尤其适合那些正在从事呼叫中心优化、网络拥塞控制或分布式系统负载均衡研究的学者和工程师。它提供的理论洞察力，足以指导未来的研究方向。

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这本书的结构安排体现了作者对“重试”这一核心概念的深刻理解。全书并非按照简单的系统复杂度递增来组织，而是围绕“重试过程如何影响系统状态”这一主线展开。前半部分聚焦于单服务器环境下的基本重试模型，后半部分则将视野扩展到多服务器系统、服务优先级以及服务中断等复杂场景。我特别赞赏作者在处理具有“记忆性”的重试过程时所采用的建模方法，这在传统的马尔可夫链分析中往往是一个难点。书中对那些需要考虑先前重试失败历史的系统（如某种形式的反馈控制）的分析，展现了作者在随机过程应用上的深厚功力。虽然阅读过程需要频繁查阅附录中的基本定义，但这恰恰说明了本书涵盖内容的广度和深度。它提供了一个全面的框架，让你能够将之前学到的各种排队论工具，以一种全新的视角重新应用到“重试”这个关键行为上。

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与其他排队论书籍相比，这本书的叙事风格显得尤为内敛和学术化。它很少用大段的文字来解释背景或进行直观类比，而是直接跳入问题的核心，通过精妙的符号定义和定理陈述来构建知识体系。这种风格的优点是信息密度极高，每一页都塞满了严谨的数学内容，不浪费读者一秒钟时间。我个人非常喜欢这种直截了当的风格，它要求读者保持高度的专注力。然而，我注意到一些同行反映，如果缺乏必要的随机过程背景知识，阅读体验会非常不友好。例如，书中对某些特定条件下迭代公式的收敛性讨论，虽然论证无可挑剔，但对非专业读者来说，可能显得过于抽象和晦涩。它仿佛是在一本高度专业化的期刊合集基础上编撰而成，缺乏传统教材那种循序渐进的引导性，更像是对特定领域前沿研究的系统性总结。

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